O objectivo do Centro de Competências em Simulação e Grandes volumes de Dados é fomentar uma colaboração eficiente entre os diferentes grupos do LIP que trabalham nestas áreas e aumentar a capacidade de explorar as competências existentes, tanto interna como externamente, na relação com a universidade e a indústria. Os diferentes grupos do LIP têm um leque de comptências variado na análise de dados e ferramentas de simulação, que inclui modelos de física, geradores de Monte Carlo, ferramentas de simulação de detectores, técnicas de processamento de grandes volumes de dados e "data-mining". A capacidade de beneficiar destas competências depende de atingirmos massa crítica, termos programas de formação concertados, explorarmos as sinergias entre grupos e identificarmos claramente as áreas chave em que o LIP pode contribuir.
O Centro de Competências iniciou a sua actividade em 2017, tendo como primeiras prioridades a identificação das competências técnicas em que os membros do LIP são especialistas, começar um programa de formação e estabelecer o plano de acção para os próximos anos.
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Differentiable Vertex Fitting for Jet Flavour Tagging
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Autor(es):
Rachel E. C. Smith, Inês Ochoa, Rúben Inácio, Jonathan Shoemaker, Michael Kagan
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Submissão: , Aceitação: , Publicação: 2024-09-25
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Referência:
PHYSICAL REVIEW D 110, 052010 (2024)
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Faster simulated track reconstruction in the ATLAS Fast Chain
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Autor(es):
William Leight, Martina Javurkova, Fang-Ying Tsai, Debajyoti Sengupta, Tobias Golling, John Chapman (Atlas Comp Activity)
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Submissão: 2024-07-01, Aceitação: 2024-07-01, Publicação: 2024-07-01
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Referência:
EPJ WEB CONF 295 (2024)
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Jet substructure observables for jet quenching in Quark Gluon Plasma: a Machine Learning driven analysis
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Autor(es):
Miguel Crispim Romão, José Guilherme Milhano, Marco van Leeuwen
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Submissão: 2023-04-14, Aceitação: 2023-12-21, Publicação: 2024-01-18
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Referência:
SciPost Phys. 16, 015 (2024)
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Quantum machine learning in HEP
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Autor(es):
Pedro Carvalho, Bruna Salgado, Gabriel Domingues, Catarina Felgueiras
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Submissão: 2023-12-31, Aceitação: , Publicação: 2023-12-31
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Referência:
LIP-STUDENTS-23-27
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//Responsáveis
Nuno Castro
Bernardo Tomé
cc-bigdata@lip.pt
Richard McClintock, a Latin professor at Hampden-Sydney College in Virginia, looked up one of the more obscure.
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